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      <h1 class="f1 athelas mt3 mb1">IT伦理与道德</h1>
      
      
      <time class="f6 mv4 dib tracked" datetime="2020-09-15T22:30:49+08:00">September 15, 2020</time>

      
      
    </header>
    <div class="nested-copy-line-height lh-copy serif f4 nested-links nested-img mid-gray pr4-l w-two-thirds-l"><h1 id="it伦理与道德大数据下的伦理争议">IT伦理与道德：大数据下的伦理争议</h1>

<h2 id="1-人民日报对于大数据伦理的评论">1） 人民日报对于大数据伦理的评论</h2>
<pre><code>数据技术带来的伦理问题主要包括以下几方面：

一是隐私泄露问题。大数据技术具有随时随地保真性记录、永久性保存、还原性画像等强大功能。个人的身份信息、行为信息、位置信息甚至信仰、观念、情感与社交关系等隐私信息，都可能被记录、保存、呈现。在现代社会，人们几乎无时无刻不暴露在智能设备面前，时时刻刻在产生数据并被记录。如果任由网络平台运营商收集、存储、兜售用户数据，个人隐私将无从谈起。

二是信息安全问题。个人所产生的数据包括主动产生的数据和被动留下的数据，其删除权、存储权、使用权、知情权等本属于个人可以自主的权利，但在很多情况下难以保障安全。一些信息技术本身就存在安全漏洞，可能导致数据泄露、伪造、失真等问题，影响信息安全。此外，大数据使用的失范与误导，如大数据使用的权责问题、相关信息产品的社会责任问题以及高科技犯罪活动等，也是信息安全问题衍生的伦理问题。

三是数据鸿沟问题。一部分人能够较好占有并利用大数据资源，而另一部分人则难以占有和利用大数据资源，造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题，加剧群体差异和社会矛盾。

学术界普遍认为，应针对大数据技术引发的伦理问题，确立相应的伦理原则。

一是无害性原则，即大数据技术发展应坚持以人为本，服务于人类社会健康发展和人民生活质量提高。

二是权责统一原则，即谁搜集谁负责、谁使用谁负责。

三是尊重自主原则，即数据的存储、删除、使用、知情等权利应充分赋予数据产生者。现实生活中，除了遵循这些伦理原则，还应采取必要措施，消除大数据异化引起的伦理风险。

做法：

加强技术创新和技术控制。解铃还须系铃人。对于大数据技术带来的伦理问题，最有效的解决之道就是推动技术进步。解决隐私保护和信息安全问题，需要加强事中、事后监管，但从根本上看要靠技术事前保护。应鼓励以技术进步消除大数据技术的负面效应，从技术层面提高数据安全管理水平。例如，对个人身份信息、敏感信息等采取数据加密升级和认证保护技术；将隐私保护和信息安全纳入技术开发程序，作为技术原则和标准。

建立健全监管机制。加强顶层设计，进一步完善大数据发展战略，明确规定大数据产业生态环境建设、大数据技术发展目标以及大数据核心技术突破等内容。同时，逐步完善数据信息分类保护的法律规范，明确数据挖掘、存储、传输、发布以及二次利用等环节的权责关系，特别是强化个人隐私保护。加强行业自律，注重对从业人员数据伦理准则和道德责任的教育培训，规范大数据技术应用的标准、流程和方法。

培育开放共享理念。进入大数据时代，人们的隐私观念正悄然发生变化，如通过各种“晒”将自己的数据信息置于公共空间，一些方面的隐私意识逐渐淡化。这种淡化就是基于对大数据开放共享价值的认同。应适时调整传统隐私观念和隐私领域认知，培育开放共享的大数据时代精神，使人们的价值理念更契合大数据技术发展的文化环境，实现更加有效的隐私保护。在此过程中，不断提高广大人民群众的网络素养，逐步消弭数据鸿沟。


————来源：人民网－人民日报 2018年03月23日08:05 杨维东;</code></pre>
<h2 id="2大数据杀熟现象">2）大数据杀熟现象</h2>

<p>例1：</p>

<p>去年年底，网友“廖师傅廖师傅”在微博中发了一篇关于自己在网上订酒店被宰的博文——他经常通过某旅行网站订酒店，常年价格在380-400元，但后来发现酒店前台给出的淡季价格为300元左右，换朋友的账号查询也是300元。有媒体也对这一事件进行了报道。
<figure><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-d92b1f23f491b5cc7c2c1a1bfd11ef19_hd.jpg" alt=""></figure></p>

<p>例2：</p>

<p>约车VIP比普通用户贵
<figure><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-a8fc63c74b2253261cddb41397cd636d_hd.jpg" alt=""></figure></p>

<p>其他例子：
<figure><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-2be57b875e3301d2d6edcac93a502ccb_hd.jpg" alt=""></figure></p>
<pre><code>几乎没有一个互联网产品不被怀疑“杀熟”——

有人说在电影购票APP里花钱买了会员，票价反而比非会员更高；

有人发现同样是买一年的视频网站会员，iPhone用户比Android手机用户多花几十块钱；

有人察觉到用旅行APP买机票，只要你没付钱，价格越搜越贵，余票越来越少，直到只剩一张，吓得你赶紧出手。可等付了钱再搜，这张机票还能买，而且又跌回了原来的优惠价。

有人抱怨玩卡牌游戏“越氪越非”（越花钱越难抽到价值大的卡牌），让不爱花钱的用户更容易抽到好卡，作为诱饵刺激有付费意愿的人继续掏更多钱……</code></pre>
<h2 id="携程的例子">携程的例子：</h2>

<p>携程技术中心基础业务研发部高级研发经理周源曾写过一篇文章，叫《手把手教你用大数据打造用户画像》，其中透露出来的一些信息，从侧面验证了李欣然的猜想。</p>

<p>据周源介绍，携程对用户数据的采集不仅来自于自家网站和APP，同样也会抓取合作站点，比如微博、知乎的用户信息。他们为用户建立画像的维度包括性别、年龄、消费能力、亲子偏好等等，“数据是海量的”。</p>

<p>文章中的一个图表显示，携程对用户的消费能力定义划分为“非常小气、一般小气、一般大方、非常大方”四个等级。 周源在文章中反复强调，要在携程内部调用这些数据需要非常严格的程序限制。
<figure><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-6459459a980adc5957cd53a0ac312697_hd.jpg" alt=""></figure></p>

<h2 id="亚马逊的例子">亚马逊的例子</h2>

<p>电商巨头亚马逊早在2000年9月就实施过类似的实验。为了冲击更高的零售额，他们选择了68款DVD碟片，根据用户填写的资料、购物历史、上网使用的操作系统等条件判断他们的购买力，给他们输出不同的价格。一个20美元出头的产品，新用户和老用户之间差价波动在4美元左右。</p>

<p>尽管68个产品在亚马逊超过千万种的商品列表里显得丝毫不起眼，但这个实验进行了不到一个月，还是被用户发现了。在一个叫DVDTALK的音乐论坛上，成百上千的网友通过发布自己买到的产品价格做人工比价，愤怒之余，讨论层面不可避免地上升到怀疑亚马逊在收集和分析用户的隐私数据，以至于当时的CEO不得不站出来保证，亚马逊永远不会对用户区别定价。</p>

<h2 id="其他例子">其他例子</h2>
<pre><code>1、根据地理位置定位，如果你附近商场少，那么就给你看到的商品加价你周围商场少，那么你比价就不方便，生意搞黄的可能性就低；因此加价你也得买。前好多年，美帝就有过“如果附近没有肯德基，就给用户显示更高的披萨价格”的案例。类似的，如果发现你住在“富人区”，卖给你的东西不贵个两三五八成，对得起大数据吗。

2、根据你的消费记录，判断你是花的起钱的那种，那就给你加价早就有很多这样的报道了，你们没看而已。

3、根据你以及你的朋友们使用搜索引擎搜索的词汇、时间、频率，判断你是“随便看看”还是“心里长草”甚至是“心急如焚”（比如家庭成员得急病之类），从而给你（以及你的整个社会关系圈）调整报价……

4、通过控制商品的可见性，引导你的消费选择举例来说，我曾在某网商那里买电脑，根据CPU/显卡天梯图一个个算性价比；然后比较着比较着，发现自己能看到的商品越来越少了——以显卡为例，刚开始只列大牌子都十几页；后来哪怕取消全部搜索条件都只剩3~5页了。关掉浏览器也没用。但是呢，这3~5页都是我倾向于购买的型号，价格也恰好在我的预期价位附近浮动。这说明什么呢，说明商家根据我选中浏览、比较的各种产品型号等参数，知道了我的偏好和目标；然后只给看符合我意愿的</code></pre>
<h2 id="光明网评论">光明网评论</h2>
<pre><code>同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多，这在互联网行业被叫作“大数据杀熟”。调查发现，在机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在类似情况，且在线旅游平台较为普遍。在一些网站，大V在客服投诉等方面甚至享有特权。同时，还存在同一位用户在不同网站的数据被共享这一问题，许多用户遇到过在一个网站搜索或浏览的内容立刻被另一网站进行广告推荐的情况。

　首先，“大数据杀熟”，固然可以说是商家的定价策略，但最终形成的所谓“最懂你的人伤你最深”的局面，确实与人们习以为常的生活经验和固有的商业伦理形成了一种可见的冲突。比如，一些在线商家和网站标明新客户享有专属优惠，这从吸引新客户的角度，完全可以理解。可在这一优惠政策的另一端，如果老客户普遍要支付高于“正常价格”的金额，甚至越是老客户价格越贵，这显然背离了一种朴素的诚信原则，也是对老客户信赖的一种直接辜负。由此可能引发的对文明商业伦理的扭曲，应该警惕。

　其次，有声音将“大数据杀熟”归咎为“大数据精准靶向坑人”，也是找错了“靶子”。本质上说，大数据技术并无原罪，由此所衍生的“杀熟”，归根结底不过是一种商业套路。这一定价“潜规则”，正是依据大数据所形成的用户画像和消费习惯进行精准溢价，但反过来说，它也可以对老顾客实行精准优惠。所以，不必将“大数据杀熟”视为大数据发展的必然现象。真正要担心的，是这一现象可能给大数据的发展制造污名效应。

　　“大数据杀熟”，到底是不是价格歧视、是否违背了相关法律，或者说，需不需要进一步完善法律对这一现象加以明确限制，这些也值得讨论。但不管最终如何定性，技术如何进步，一个诚信、透明、公平的市场交易环境抑或对应的市场伦理——无论是线下还是线上，都应该是一个成熟的商业社会所应该追求和呵护的。</code></pre>
<p>————————来源：光明网2018-03-19 07:55:34</p>

<p>知乎日报：每日人物 文 | 闫坤沐</p>

<p>知乎用户：invalid s 以及 乔梁  的回答。</p>

<h2 id="3滴滴顺风车空姐被杀事件大数据信息泄露或者被暴露的后果">3）滴滴顺风车空姐被杀事件（大数据信息泄露或者被暴露的后果）</h2>

<p>滴滴软件截图：</p>

<p><figure><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-b1c0593cfa477d69430b96daf194549b_hd.jpg" alt=""></figure>
​
滴滴会明示别人的声音长相</p>

<p><figure><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-0f9f9d30fe3ac8355440cc5812b11601_hd.jpg" alt=""></figure></p>

<p>你发布了路线后不仅可以查到对方几个人，去哪里，甚至还能看到对方的性别职业年龄长相等等信息，这是在滴滴收集了这些信息并且加以公布之后造成的伤害。但实际上还存在更多的隐私信息被大数据收集了，虽然没有在软件中公开，但不乏有出售隐私信息的丑闻以及信息泄露的风险。</p>

<p>在司机管理界面，这些信息都是对司机可见的:包括姓名、性别、手机号、身份证号、推荐人、消费记录</p>

<p><figure><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-852348d8ab6cfdc4d0fb2baa050aca01_hd.jpg" alt=""></figure></p>

<p>隐私安全真的只是数据存储层面的安全吗?我看未必，退一万步说，什么是隐私？司机未见到乘客之前，连性别都应该是隐私,你只需要知道有位乘客在某处等你接车就行了，而不必告诉司机这位乘客是个年轻的独身女性。公民在享受服务的同时提供个人隐私信息以方便监管，可是这些信息有没有被有效的守护呢，这是个问号。对数据层面的隐私保护固然重要，但不应该局限在数据层面，适时、适当的信息流动或许对普通人来说意义更大。</p>
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